VAI TRÒ CỦA AI TRONG CHUYỂN ĐỔI SỐ: CHÌA KHÓA PHÁT TRIỂN BỀN VỮNG

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành trung tâm của mọi chiến lược chuyển đổi số doanh nghiệp, giúp tối ưu quy trình, giảm chi phí và tạo lợi thế cạnh tranh vượt trội. Thay vì chỉ số hóa dữ liệu, doanh nghiệp ngày nay cần học cách tích hợp AI vào mọi hoạt động. Bài viết này AI First sẽ chia sẻ tới bạn đọc vai trò của AI trong chuyển đổi số, đồng thời gợi ý các bước giúp doanh nghiệp ứng dụng AI hiệu quả và bền vững trong thời đại số.

1. AI trong chuyển đổi số là gì?

AI trong chuyển đổi số là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các quy trình, hoạt động và mô hình kinh doanh nhằm tối ưu hiệu suất, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tạo ra giá trị mới cho doanh nghiệp. Thông qua các công nghệ như học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hay phân tích dữ liệu lớn (big data), AI giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình, dự đoán xu hướng, ra quyết định chính xác hơn và thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong kỷ nguyên số.

2. Vai trò của AI trong chuyển đổi số doanh nghiệp

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những trụ cột cốt lõi giúp doanh nghiệp hiện thực hóa quá trình chuyển đổi số. Thay vì chỉ số hóa quy trình, AI giúp doanh nghiệp nâng cấp tư duy vận hành, ra quyết định dựa trên dữ liệu và tối ưu hiệu suất toàn hệ thống. Dưới đây là những vai trò của AI trong hành trình chuyển đổi số:

Dưới đây là sáu vai trò trọng yếu của AI trong quá trình chuyển đổi số doanh nghiệp:

• Tăng tốc tự động hóa quy trình: AI giúp doanh nghiệp loại bỏ các tác vụ thủ công lặp lại, giảm sai sót và nâng cao năng suất lao động.  Ví dụ, các công nghệ RPA (Robotic Process Automation) đang được ứng dụng rộng rãi trong tài chính, nhân sự và chăm sóc khách hàng.
• Phân tích và dự báo chính xác: AI có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn và trích xuất insight giúp lãnh đạo dự đoán xu hướng thị trường, hành vi khách hàng và rủi ro vận hành. Điều này hỗ trợ ra quyết định chiến lược dựa trên bằng chứng dữ liệu.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: AI giúp hiểu rõ hành vi, nhu cầu của từng khách hàng để đưa ra sản phẩm, nội dung và dịch vụ phù hợp, gia tăng sự hài lòng và trung thành.
• Tối ưu chi phí và nguồn lực: Nhờ khả năng tự động học và tối ưu liên tục, AI giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí vận hành, đồng thời phân bổ nguồn lực hợp lý hơn dựa trên dữ liệu thực tế.
• Cải thiện năng lực quản trị và ra quyết định: AI cung cấp mô hình mô phỏng (simulation) và phân tích dự báo (predictive analytics), giúp lãnh đạo ra quyết định nhanh, chính xác và kịp thời.
• Thúc đẩy đổi mới và sáng tạo: AI tạo điều kiện để doanh nghiệp phát triển mô hình kinh doanh mới, sản phẩm mới, cũng như ứng dụng công nghệ tiên tiến vào chiến lược dài hạn.

3. 6 bước giúp doanh nghiệp khai thác AI hiệu quả trong chuyển đổi số

Để AI thực sự trở thành trung tâm vận hành thông minh trong doanh nghiệp, quá trình triển khai cần được thực hiện một cách bài bản, có chiến lược và lộ trình rõ ràng. Dưới đây là 6 bước giúp doanh nghiệp khai thác AI hiệu quả trong hành trình chuyển đổi số:

3.1. Xác định mục tiêu và bài toán kinh doanh cụ thể

Trước khi đầu tư vào công nghệ, doanh nghiệp cần xác định rõ vì sao cần ứng dụng AI và AI sẽ giải quyết vấn đề gì trong hoạt động thực tế. Một chiến lược có trọng tâm giúp tránh đầu tư dàn trải, đảm bảo dự án mang lại kết quả đo lường được và phù hợp với mục tiêu tăng trưởng.

• Xác định mục tiêu kinh doanh rõ ràng: Tập trung vào các mục tiêu như tối ưu chi phí, tăng năng suất lao động, cải thiện dịch vụ khách hàng hoặc ra quyết định nhanh hơn.
• Phân tích hiện trạng vận hành: Đánh giá dữ liệu, quy trình và điểm nghẽn trong hệ thống để nhận diện khu vực có thể cải thiện bằng AI.
• Xác định bài toán ưu tiên: Chọn các lĩnh vực có tiềm năng tạo giá trị nhanh như marketing, chăm sóc khách hàng, quản trị nhân sự hoặc phân tích dữ liệu.
• Thiết lập tiêu chí đánh giá kết quả: Đặt các chỉ số KPI cụ thể như tỷ lệ tiết kiệm chi phí, tốc độ xử lý dữ liệu, hay tỷ lệ chuyển đổi khách hàng sau khi áp dụng AI.

3.2. Chuẩn hóa và tập trung dữ liệu nội bộ

AI hoạt động hiệu quả khi có dữ liệu chất lượng cao. Doanh nghiệp cần xây dựng nền tảng dữ liệu tập trung, đảm bảo tính đầy đủ, thống nhất và bảo mật, làm cơ sở cho mọi hoạt động phân tích và dự báo.

• Xây dựng hạ tầng dữ liệu tập trung: Sử dụng hệ thống Data Warehouse hoặc Data Lake để lưu trữ, đồng bộ và truy xuất dữ liệu thống nhất giữa các bộ phận.
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Loại bỏ trùng lặp, lỗi và dữ liệu không hợp lệ; chuẩn hóa định dạng để dễ dàng tích hợp và phân tích.
• Thiết lập quy trình quản trị dữ liệu: Xác định quyền truy cập, trách nhiệm quản lý và quy định bảo mật dữ liệu theo tiêu chuẩn ISO hoặc GDPR.
• Cập nhật và làm mới dữ liệu định kỳ: Đảm bảo dữ liệu luôn phản ánh đúng tình hình vận hành và có giá trị cho các mô hình AI học hỏi.

3.3. Lựa chọn công nghệ và công cụ AI phù hợp

Việc lựa chọn công cụ và nền tảng AI phù hợp giúp doanh nghiệp triển khai nhanh, tiết kiệm chi phí và đạt hiệu quả cao hơn. Quyết định này cần dựa trên đặc thù mô hình kinh doanh, năng lực kỹ thuật và mức độ sẵn sàng của tổ chức.

• Đánh giá nhu cầu và mục tiêu triển khai: Xác định AI được sử dụng cho mục đích gì như dự báo doanh thu, phân tích khách hàng, tối ưu chuỗi cung ứng hay tự động hóa quy trình.
• So sánh và lựa chọn nền tảng phù hợp: Xem xét các giải pháp quốc tế như Microsoft Azure AI, Google Vertex AI, Amazon Bedrock hoặc nền tảng Việt Nam tùy theo quy mô doanh nghiệp.
• Kiểm tra khả năng tích hợp hệ thống: Đảm bảo công cụ AI có thể kết nối với CRM, ERP, phần mềm kế toán hoặc hệ thống quản lý nhân sự hiện có.
• Xem xét yếu tố chi phí và mở rộng: Đánh giá tổng chi phí triển khai (TCO), khả năng mở rộng và dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật để tối ưu ngân sách đầu tư dài hạn.

3.4. Tiếp cận theo giai đoạn (Crawl – Walk – Run)

Một chiến lược AI hiệu quả cần được triển khai theo từng giai đoạn rõ ràng để kiểm chứng giá trị, giảm rủi ro và đảm bảo đầu tư bền vững. Mô hình Crawl – Walk – Run giúp doanh nghiệp tiến hành có kế hoạch, từ thử nghiệm nhỏ đến mở rộng toàn diện.

Giai đoạn 1: Khởi đầu với dự án pilot (Crawl)
Doanh nghiệp nên bắt đầu bằng các use case nhỏ, dễ đo lường như chatbot chăm sóc khách hàng, dự báo nhu cầu hay tự động nhập liệu. Mục tiêu là kiểm chứng giá trị thực tế, học cách xử lý dữ liệu và xác định KPI cụ thể (như năng suất, chi phí, thời gian). Kết quả thử nghiệm giúp doanh nghiệp hiểu rõ tiềm năng của AI và tạo niềm tin để mở rộng.

Giai đoạn 2: Mở rộng và tối ưu (Walk)
Sau khi dự án pilot thành công, doanh nghiệp tiến hành nhân rộng mô hình và tích hợp sâu vào quy trình cốt lõi như marketing, sản xuất hoặc vận hành. Ở giai đoạn này, cần tối ưu mô hình bằng dữ liệu thực tế, liên tục đo lường hiệu suất và điều chỉnh để nâng cao độ chính xác, năng suất và hiệu quả ra quyết định.

Giai đoạn 3: Chuyển đổi toàn diện (Run)
Khi AI chứng minh được giá trị, doanh nghiệp chuyển sang mô hình AI-first, nơi AI trở thành năng lực chiến lược cốt lõi. AI được ứng dụng trong hoạch định chiến lược, phát triển sản phẩm và tối ưu chuỗi giá trị, giúp tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn. Cần xây dựng hệ sinh thái dữ liệu và AI thống nhất, cùng cơ chế quản trị minh bạch để đảm bảo mở rộng bền vững.

3.5. Phát triển đội ngũ và tư duy AI-first 

Để AI trở thành một phần trong cấu trúc vận hành, yếu tố con người đóng vai trò trung tâm. Doanh nghiệp cần xây dựng đội ngũ có kiến thức về dữ liệu, hiểu cách ứng dụng AI vào công việc, đồng thời hình thành văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.

• Đào tạo nhân sự theo vai trò: Trang bị kỹ năng đọc hiểu dữ liệu, sử dụng công cụ AI và khai thác kết quả cho từng phòng ban từ marketing, bán hàng đến nhân sự và tài chính.
• Thúc đẩy văn hóa học tập liên tục: Tổ chức các buổi chia sẻ nội bộ, workshop hoặc khóa đào tạo định kỳ để cập nhật xu hướng AI và các phương pháp ứng dụng mới.
• Hình thành nhóm chuyên trách AI: Thành lập đội ngũ “AI task force” có nhiệm vụ nghiên cứu, triển khai và giám sát các dự án AI trong tổ chức.
• Thay đổi tư duy lãnh đạo: Khuyến khích nhà quản lý ra quyết định dựa trên dữ liệu phân tích, từ đó tạo tiền đề cho văn hóa “AI-first” lan tỏa trong toàn doanh nghiệp.

3.6. Thử nghiệm, đo lường và tối ưu liên tục

AI không phải là giải pháp triển khai một lần là xong. Mỗi doanh nghiệp cần coi quá trình ứng dụng AI là một chu kỳ cải tiến liên tục, thử nghiệm, đánh giá, rồi tối ưu hóa.

• Triển khai thử nghiệm quy mô nhỏ (pilot): Lựa chọn quy trình cụ thể, dễ đo lường như chăm sóc khách hàng, marketing hoặc quản lý tồn kho để kiểm chứng hiệu quả.
• Theo dõi và đo lường kết quả bằng KPI cụ thể: Đánh giá dự án dựa trên các chỉ số như tốc độ xử lý công việc, chi phí tiết kiệm được hoặc tỷ lệ chuyển đổi tăng trưởng.
• Phân tích và tối ưu mô hình: Dựa trên kết quả thực tế, điều chỉnh thuật toán, nguồn dữ liệu hoặc quy trình vận hành để nâng cao hiệu suất.
• Thiết lập vòng phản hồi liên tục: Cập nhật dữ liệu mới, thu thập phản hồi từ người dùng và cải tiến mô hình để duy trì hiệu quả dài hạn.

3.7. Mở rộng quy mô và tích hợp toàn diện

Sau khi chứng minh được hiệu quả trong phạm vi nhỏ, doanh nghiệp cần mở rộng ứng dụng AI trên quy mô toàn tổ chức. Đây là bước giúp AI trở thành năng lực cốt lõi, không chỉ hỗ trợ mà còn định hình lại cách doanh nghiệp vận hành và ra quyết định.

• Tích hợp AI vào các quy trình trọng yếu: Ứng dụng trong marketing, bán hàng, tài chính, nhân sự, chuỗi cung ứng hoặc chăm sóc khách hàng để tạo sự đồng bộ.
• Chuẩn hóa hệ thống vận hành thông minh: Liên kết các nền tảng dữ liệu giữa các phòng ban để hình thành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu (Data Driven Company)
• Xây dựng mô hình khung AI: Ban hành chính sách về quản trị dữ liệu, quyền truy cập, đạo đức AI và quy trình đánh giá định kỳ nhằm kiểm soát rủi ro.
• Đánh giá tác động toàn hệ thống: Đo lường mức độ ảnh hưởng của AI đến hiệu quả hoạt động, năng suất, chi phí và lợi nhuận để xác định giá trị thực tế của chuyển đổi số.

4. Thách thức khi doanh nghiệp ứng dụng AI trong chuyển đổi số

Trên thực tế, hơn 70% dự án AI của doanh nghiệp nhỏ và vừa thất bại hoặc không mang lại ROI như kỳ vọng (theo McKinsey, 2024). Nguyên nhân không nằm ở công nghệ, mà đến từ năm nhóm thách thức cốt lõi dưới đây mà mọi lãnh đạo cần nhìn nhận thẳng thắn trước khi triển khai.

4.1. Dữ liệu rời rạc, thiếu chuẩn hóa và khó khai thác

AI không thể phát huy giá trị nếu dữ liệu đầu vào sai lệch, thiếu đồng nhất hoặc nằm rải rác ở nhiều nền tảng (Excel, CRM, Facebook, POS...).
Doanh nghiệp Việt thường chưa có chiến lược dữ liệu bài bản, dẫn đến mô hình AI không học được đúng hành vi khách hàng hoặc đưa ra gợi ý sai lệch.
Giải pháp: Bắt đầu bằng việc làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu và xây dựng một “hồ dữ liệu nhỏ” (data mart) trước khi triển khai AI toàn diện.

4.2. Thiếu nhân sự hiểu AI và năng lực vận hành nội bộ

Phần lớn doanh nghiệp SME không có đội ngũ chuyên trách về dữ liệu hoặc AI, khiến việc vận hành phụ thuộc hoàn toàn vào bên thứ ba.
Khi dự án kết thúc, không ai bảo trì hoặc tối ưu, AI nhanh chóng “chết yểu”.
Giải pháp: Đào tạo đội ngũ hiểu tư duy dữ liệu, cử “AI Champion” trong mỗi phòng ban và hợp tác với chuyên gia hoặc đơn vị đào tạo đáng tin cậy.

4.3. Lãnh đạo chưa cam kết hoặc thiếu chiến lược tổng thể

Nhiều doanh nghiệp xem AI là xu hướng phải có chứ không phải một phần của chiến lược dài hạn. Hệ quả là đầu tư manh mún, thiếu mục tiêu rõ ràng, không đo được hiệu quả và dễ bị dừng giữa chừng.
Giải pháp: Lãnh đạo cần trực tiếp tham gia, xác lập mục tiêu cụ thể (ROI, KPI), lập ban chỉ đạo chuyển đổi số & AI, và gắn KPI AI vào chỉ tiêu của cấp quản lý.

4.4. Văn hóa doanh nghiệp chưa sẵn sàng cho thay đổi

AI không chỉ thay đổi công nghệ còn thay đổi tư duy, thói quen và cách ra quyết định. Nhiều nhân sự sợ mất việc, quản lý trung gian ngại thay đổi, hoặc quy trình cũ cứng nhắc khiến AI không thể vận hành hiệu quả.
Giải pháp: Xây dựng văn hóa dữ liệu và đổi mới từ cấp lãnh đạo xuống nhân viên, khuyến khích thử nghiệm và truyền thông nội bộ về lợi ích của AI để giảm tâm lý kháng cự. Đồng thời lãnh đạo cần phải biết cách quản trị sự thay đổi trong bối cảnh AI Big Data

4.5. Chi phí đầu tư và rủi ro công nghệ vẫn là rào cản lớn

Với SMEs, chi phí đầu tư ban đầu (nền tảng, hạ tầng, đào tạo, tư vấn) và nỗi lo về bảo mật dữ liệu là hai trở ngại phổ biến.Nếu không được hoạch định kỹ, doanh nghiệp dễ đốt tiền mà không tạo ra giá trị thực.
Giải pháp: Chọn mô hình trả theo mức dùng (pay-as-you-go), tận dụng nền tảng cloud có chứng nhận bảo mật, và thiết lập quy trình đánh giá rủi ro định kỳ.

5. Tương lai của AI trong chuyển đổi số

Theo báo cáo của McKinsey, dù tốc độ tăng trưởng cụ thể của việc tích hợp AI trong chuyển đổi số trong thập kỷ tới vẫn chưa được xác định rõ, nhưng AI tạo sinh (Generative AI) được dự đoán có thể đóng góp thêm từ 0,1% đến 0,6% vào tăng trưởng năng suất lao động hằng năm từ nay đến năm 2040.

Những con số này cho thấy AI đang trở thành trụ cột trong làn sóng chuyển đổi số toàn cầu, không chỉ mang lại năng suất vượt trội mà còn định hình lại cách doanh nghiệp vận hành, ra quyết định và tạo giá trị.

Dưới đây là những xu hướng của AI trong chuyển đổi số:

1 - Chuyển từ Digital Transformation sang AI First Transformation

Trong tương lai gần, các doanh nghiệp không chỉ ứng dụng AI trong chuyển đổi số mà sẽ tái cấu trúc toàn bộ hoạt động quanh AI. Mô hình này được gọi là AI First company, doanh nghiệp đặt trí tuệ nhân tạo làm trung tâm của chiến lược tăng trưởng, từ sản xuất,bán hàng,nhân sự, marketing, tài chính.
Sự chuyển dịch này đòi hỏi lãnh đạo doanh nghiệp phải có tư duy tích hợp công nghệ vào chiến lược dài hạn, thay vì xem AI như một dự án công nghệ ngắn hạn.

2 - Con người và AI trở thành đối tác đồng sáng tạo

Trong kỷ nguyên mới, AI không thay thế con người mà mở rộng năng lực sáng tạo và tư duy chiến lược của con người. Khái niệm “Co-Intelligence” (trí tuệ đồng hành) đang nổi lên như một hướng tiếp cận mới: con người và AI hợp tác để ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và sáng tạo hơn.

• Trong marketing, AI phân tích dữ liệu hành vi để gợi ý nội dung cá nhân hóa ở quy mô lớn.
• Trong sản xuất, AI giám sát chất lượng theo thời gian thực và dự báo rủi ro vận hành.
• Trong nhân sự, AI hỗ trợ đánh giá năng lực và đề xuất lộ trình phát triển phù hợp cho từng cá nhân.

Doanh nghiệp nào biết tận dụng sự kết hợp này sẽ xây dựng được đội ngũ có năng suất vượt trội và khả năng đổi mới liên tục, yếu tố cốt lõi để tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

3 - Quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu và mô hình dự đoán

Thay vì dựa vào cảm tính hay kinh nghiệm, AI sẽ giúp doanh nghiệp ra quyết định dựa trên dữ liệu, dự đoán và mô phỏng kịch bản tương lai.

Các mô hình Predictive AI (AI dự báo) sẽ trở thành công cụ không thể thiếu trong quản trị vận hành, tài chính, marketing và quản lý rủi ro.

• Dự đoán nhu cầu tiêu thụ để tối ưu hàng tồn kho
• Phân tích hành vi khách hàng để tăng tỷ lệ chuyển đổi
• Cảnh báo sớm các biến động tài chính hoặc chuỗi cung ứng

4 - AI Generative và tự động hóa thông minh

Công nghệ AI Generative và Intelligent Automation (tự động hóa thông minh) đang mở ra mô hình kinh doanh hoàn toàn mới. Doanh nghiệp có thể mở rộng toàn cầu mà không cần tăng tỷ lệ chi phí tương ứng.

Trong tương lai, doanh nghiệp có thể:

• Tự động hóa 70–80% các quy trình hành chính, bán hàng, marketing;
• Sử dụng AI để tạo, kiểm thử, tối ưu sản phẩm mới nhanh gấp 10 lần so với hiện tại;
• Xây dựng hệ sinh thái sản phẩm số hóa, nơi AI vận hành và cải tiến liên tục mà không cần can thiệp thủ công.

5 - Quản trị AI có trách nhiệm trở thành ưu tiên hàng đầu

Khi AI can thiệp ngày càng sâu vào quá trình ra quyết định, vấn đề đạo đức, minh bạch và quản trị rủi ro sẽ trở thành yêu cầu bắt buộc đối với mọi tổ chức. Doanh nghiệp không chỉ cần vận hành hiệu quả, mà còn phải đảm bảo AI có trách nhiệm (Responsible AI) tuân thủ quy định, bảo vệ dữ liệu cá nhân và tránh sai lệch trong thuật toán.

Xu hướng mới là thiết lập khung quản trị AI (AI Governance Framework), bao gồm:

• Cơ chế giám sát, kiểm định và giải thích thuật toán (Explainable AI)
• Chính sách bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư khách hàng
• Bộ quy tắc đạo đức trong phát triển và ứng dụng công nghệ AI.

Vai trò của AI trong chuyển đổi số không chỉ dừng lại ở việc hỗ trợ quy trình hay tự động hóa, mà còn là nền tảng cốt lõi giúp doanh nghiệp tái cấu trúc mô hình vận hành, ra quyết định dựa trên dữ liệu và nâng cao năng lực cạnh tranh dài hạn. Để phát huy hiệu quả, doanh nghiệp cần có chiến lược rõ ràng, dữ liệu chuẩn hóa, đội ngũ am hiểu AI và tư duy đổi mới từ lãnh đạo.